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[计算机科学讲义] 模式识别与计算机视觉 第11256卷（首届中国会议，PRCV 2018，中国广州，2018年11月23-26日，会议录，第一部分）|| 基于空三影像语义约束的大规模运动恢复结构

DOI：10.1007/978-3-030-03398-9_30 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要： 运动恢复结构（SfM）与语义分割是计算机视觉的两个分支。然而此前鲜有方法将二者结合。传统特征检测方法的精度限制了SfM在复杂场景中的应用。随着语义分割研究领域的蓬勃发展，我们能以较小代价获取各特定任务中高置信度的语义信息。本文利用语义分割信息提出提升特征点匹配精度的新方法，并基于语义分割结果中的语义约束，提出带等式约束的新型光束法平差技术。通过挖掘等式约束的稀疏性，证明该约束光束法平差可通过序列二次规划（SQP）高效求解。该方法达到了最先进的精度水平，且通过按语义标签对描述符分组，略微提升了候选匹配速度。此外，本方法展现出语义分割自动标注的潜力。总之，本研究有力验证了SfM与语义分割的相互促进作用。
作者： Yu Chen，Yao Wang，Peng Lu，Yisong Chen，Guoping Wang
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

将运动恢复结构（SfM）与语义分割相结合，以提高特征点匹配的准确性，并提出一种具有等式约束的新型光束法平差方法，用于大规模航空影像重建。

研究成果

将语义分割集成到运动恢复结构（SfM）中的方法提高了特征点匹配的准确性，并展示了语义分割自动标注的潜力。通过序列二次规划（SQP）求解的带等式约束的新光束法平差方法，在保持效率的同时达到了最先进的精度。该研究验证了SfM和语义分割可以相互促进，为未来优化语义标签和生成用于自动语义分割训练数据的密集重建开辟了道路。

研究不足

该研究仅限于大规模航拍图像重建，未将语义标签作为变量进行优化。此外，该方法可能需要在具有更多样化语义类别的数据集上进一步验证。

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